مدل سازی ردپای آب گندم با استفاده از مدل های یادگیری ماشین در استان فارس

این مطالعه با هدف تخمین, پیش بینی و مدل سازی ردپای آب سبز و آبی محصول زراعی گندم با استفاده از مدل های یادگیری ماشین در اراضی فاریاب در دوره ی آماری (1384 تا 1396) انجام شد. بر این اساس, با استفاده از داده های اقلیمی و گیاهی و روش فازی کلاستر, مناطق کشت گندم فاریاب در استان فارس به چهار منطقه همگن تقسیم شد. در هر منطقه براساس چارچوب اوکسترا, ردپای آب آبی, سبز و خاکستری برآورد شد. سپس, ردپای آب در هم اقلیم همگن به دو دسته آموزش (70 درصد) و آزمون (30 درصد) تقسیم شد و با استفاده از مدل شبکه ی عصبی و دو کرنل لوگ لوجستیک و تانژانت هایپربولیک (50 ترکیب ورودی), مدل جنگل تصادفی و رگرسیون بردار پشتیبان (تابع کرنل سیگموئید) با متغیرهای اقلیمی و گیاهی, پیش بینی صورت گرفت و نتایج مدل ها با شاخص های ارزیابی خطا و دیاگرام تیلور مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج نشان داد بهترین مدل برای برآورد ردپای آب گندم فاریاب در استان فارس مدل شبکه ی عصبی مصنوعی با تابع لوگ لوجستیک با ضریب همبستگی بیش از 72/0 و میانگین خطای مطلق کمتر از 48/0 (مترمکعب بر تن) است و می تواند به ارتقای فرایند تصمیم گیری به مدیران آب و برنامه ریزان کمک کنند.